关于经典假设、伪回归和面板数据协整的三个问题

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1、运用普通最小二乘法（OLS）进行参数估计过程中的一级条件已表明回归残差为零，为什么在经典假设中(经典假设是OLS的基础)还要提前假定随机误差项均值为零？仅仅是因为一个是残差而另一个是随机误差吗？
2、 目前有这样的思路：如果DW值很低而可决系数R^2很高，则很有可能属于伪回归（虚假回归），则需要进一步进行协整检验；问题是：DW值低说明存在序列相关性，那就修正序列相关性不就可以了吗？
3、 如果面板数据协整，是否还需要对数据面板模型进行t 检验？在检验具有协整关系的基础上建立面板数据模型后还要做什么检验？

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关键词：面板数据 伪回归 面板数据模型 序列相关性 最小二乘法 相关性 做什么 经典 模型

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